基于子块积分循环双谱的雷达辐射源信号识别

循环双谱性能优越,能用于雷达辐射源信号的识别,但是其数据量庞大。循环双谱对角切片法丢失了大部分信息。证明了循环双谱的对称性和周期性,在此基础上提出了子块积分循环双谱,该方法不但能有效地减小数据量,而且保留了大部分的循环双谱信息。然后用Fisher判决率(FDR)选择鉴别能力较强的子块积分循环双谱。仿真条件下,对比分析了子块积分循环双谱与循环双谱对角切片法的识别效果,结果表明新方法的识别性能远优于对角切片法。     

高速数据采集和存储

高速数据采集存储是软件无线电的一项关键技术。如果可以将实时信号无误的存储下来 ,则可以在事后采用各种现代信号处理方法对其进行处理 ,得到精确的结果。提出了一种利用软件技术实现的高速数据记录解决方案。它是基于数据采集卡和SCSI硬盘实现的。其特点绕过了文件系统直接以流的方式进行存取 ,使实时数据记录速度达到了40Mb/s。该方案已在某型号特种设备上应用 ,取得了良好的效果。     

多频连续波雷达二次差频测距法的改进

在一定的信噪比下,二次差频测距法只有增加频点数才能增大测距范围或提高测距精度.本文从二次差频测距的基本原理出发详细推导了二次差频法正确测距对输出信噪比的要求,给出了测距精度与输出信噪比之间的关系,然后提出了一种新的差频测距算法——频差组合法,在相同的信噪比和频点数不增加的情况下,提高了测距性能.最后通过仿真,验证了该算法的有效性.     

TV正则化的双迭代RL湍流退化图像复原算法

RL算法是湍流退化图像复原的一类重要算法,但在迭代过程中存在噪声放大或过度平滑问题.围绕湍流退化图像复原问题对RL（Richardson-Lucy）算法及其改进方法进行研究：建立了一种短曝光成像探测湍流退化模型,并给出该模型中随机相位屏的数值模拟方法;推导了RL算法的基本原理和计算公式;为更好地从湍流退化图像中恢复目标,提出了TV正则化双迭代RL图像复原算法.改进算法引入总体变分约束,并对目标图像和点扩展函数采用内外循环双重迭代,充分利用了目标图像和点扩展函数的内在联系.仿真实验表明,算法能有效地保持了图像的细节信息,复原效果明显优于传统RL算法.     

基于支持向量机的关键词拒识算法

支持向量机是统计理论学习中一个重要的学习方法，也是解决模式识别问题的强有力工具，尤其在二元分类上有着突出的优势。拒识技术是语音识别系统走向实用化的关键技术之一，但由于语音信号的复杂性，使得拒识一直是语音识别技术中的难题。有机的将支持向量机技术应用于关键词识别的拒识问题中，把关键词识别中的正识和误识作为支持向量机的二元分类对象。这种方法避免了传统拒识方法对拒识门限的确定，同时充分发挥了支持向量机在二元分类上的优势。实验表明该算法效果较为有效。     

基于自聚焦的宽带Chirp信号波达方向估计

利用Chirp信号调频斜率不变的特性,提出了一种基于调频斜率的自聚焦方法,该方法通过各个阵列的延时自相关将宽带chirp信号聚焦至与其调频斜率相关的固定频率上,然后在该固定频率上构造相关矩阵并运用music空间谱估计方法实现了对宽带Chirp信号的波达方向估计.该方法可以很容易消除阵元通道幅相不一致带来的影响,而且运算量相对于其它聚焦算法大大减少,具有很高的测向精度.最后通过仿真,验证了该算法的有效性.     

一种基于修正围线积分双谱的HRRP特征提取算法

围线积分双谱是一种典型的平移不变特征,其保留了双谱的相位信息,避免了积分过程中的插值处理,因此被广泛用于雷达HRRP(High Resolution Range Profile)目标识别。但现有的围线积分双谱仍不能充分简化计算。文章对其积分路径按照双谱对称性进行改进,并利用改进算法进行HRRP目标识别的仿真实验,结果表明,其不仅具有原算法较高的分类精度,也能够大大减少计算量,缩短特征提取时间。     

CUDA架构下的改进多谱图WVD算法

多谱图WVD算法在计算自项支撑域时需要估计噪声的方差,且由于WVD是二次型运算,当强弱信号共存时,弱信号将被淹没.针对此问题,通过利用所处理信号的双音动态范围来确定支撑域的阈值,并对支撑域的幅度进行修正,避免了对噪声方差的估计,改善了信号时频图的聚集性.仿真实验表明,改进算法在抑制交叉项的同时,很好地保留了弱信号的细节,提高了多谱图WVD算法所处理信号的双音动态范围.最后利用计算机统一设备架构的高强度并行能力实现了该算法,加速比达到50倍左右.     

一种稳健的离散频谱校正方法

该文提出了一种适用于连续波雷达测速的、稳健的离散频谱校正方法,即三角形法。该方法具有原理简单、计算量小、易于实现、校正精度高等优点。该文介绍了三角形法频谱校正的原理,分析了三角形法校正效果随信噪比以及参与校正的谱线根数变化情况,并给出了仿真结果。最后将三角形法和能量重心法进行了对比,得出了三角形法受信噪比变化影响较小的结论。     

基于窗函数的离散谱校正方法

三角形谱校正方法是一种近似方法,在没有噪声或输入信噪比非常高的情况下,三角形法的校正频率无法收敛到真值。该文从窗函数的数学定义出发,给出了一种基于窗函数的离散谱校正方法——代数法,并推导出几种常用窗的离散谱校正公式。该方法具有非常高的频率校正精度,同时又具有三角形法运算量小、受噪声影响小的特点。最后仿真试验验证了该算法的有效性。